基于开普勒优化算法和VMD-CNN-LSTM模型的光伏发电站的短期功率预测

科学领域:

• 可再生能源系统可再生能源系统
• 人工智能在能源中的作用
• 电力系统工程 电力系统工程

背景情况:

• 光伏发电本质上是间歇性的和波动性的,这给稳定的电力系统运行带来了挑战.
• 准确的短期电力预测对于减轻这些波动和确保电网可靠性至关重要.
• 传统的预测模型往往难以捕捉光伏输出功率的复杂非线性动态.

研究的目的:

• 开发一种准确可靠的方法,用于对光伏发电站的短期功率预测.
• 为应对光伏发电中间歇性和波动性的挑战.
• 提高电力系统的整体稳定性和运行效率.

主要方法:

• 结合变化模式分解 (VMD),卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络,构建了一个混合模型.
• 使用VDD将光伏功率序列分解为内在模式函数,减少数据复杂性.
• 美国有线电视新闻网从分解的组件中提取了空间特征,而LSTM捕获了时间依赖,协同增强了预测.
• 整合了开普勒优化算法 (KOA),以优化VMD-CNN-LSTM模型参数并提高预测准确性.

主要成果:

• 与KOA集成的拟议VMD-CNN-LSTM模型与传统方法相比,在预测准确度方面取得了显著的改进.
• 评估指标,包括根平均平方误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE),显示了实质性的优化.
• 该模型有效地捕捉了光伏发电数据中的非线性关系和动态趋势.

结论:

• 开发的Kepler优化VMD-CNN-LSTM模型为短期光伏功率预测提供了创新和有效的解决方案.
• 这种方法显著提高了预测准确度,有助于高光伏透率的电力系统的稳定运行.
• 该研究提供了一种有价值的方法来推进可再生能源的电网整合和优化电力系统管理.